建模方法流程

確定建模的目標：是分類問題還是回歸問題或是無監督學習問題

對資料進行分析

資料探勘之特徵工程

特徵工程的意義

資料採集

資料清洗

資料取樣

正負樣本不均衡處理辦法

特徵處理

特徵處理之數值型

特徵處理之類別型

特徵處理之時間型

離散值

特徵選擇主要有兩個功能：

單變數特徵選擇

單變數特徵選擇能夠對每乙個特徵進行測試，衡量該特徵和響應變數之間的關係，根據得分扔掉不好的特徵。對於回歸和分類問題可以採用卡方檢驗等方式對特徵進行測試

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
np.random.seed(0)
size = 300
x = np.random.normal(0, 1, size)
print "lower noise", pearsonr(x, x + np.random.normal(0, 1, size))
print "higher noise", pearsonr(x, x + np.random.normal(0, 10, size))

當雜訊資料較小的時候，相關性很強，p-value很低。

但是pearson相關係數的乙個明顯缺陷是，它只對線性關係敏感，如果關係是非線性的，即便兩個變數具有一一對應的關係，相關性也可能會接近0

x = np.random
.uniform(-1, 1, 100000)
print pearsonr(x, x**2)[0]

mutual information，縮寫為mi，表示兩個變數x與y是否有關係，以及關係的強弱，互資訊的公式：

百科介紹：

使用隨機森林對單變數進行選擇：

from sklearn.cross_validation import cross_val_score, shufflesplit
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import randomforestregressor
#load boston housing dataset as an example
boston = load_boston()
x = boston["data"]
y = boston["target"]
names = boston["feature_names"]
rf = randomforestregressor(n_estimators=20, max_depth=4)
scores = 
for i in range(x.shape[1]):
score = cross_val_score(rf, x[:, i:i+1], y, scoring="r2",
cv=shufflesplit(len(x), 3, .3))
print sorted(scores, reverse=true)

正則化就是把額外的約束或者懲罰項加到已有模型損失函式上，以防止過擬合併提高泛化能力。當用線性模型上時，l1正則化和l2正則化也稱為lasso 和ridge

from sklearn.linear_model import linearregression
import numpy as np
from sklearn.linear_model import lasso
from sklearn.preprocessing import standardscaler
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
scaler = standardscaler()
x = scaler.fit_transform(boston["data"])
y = boston["target"]
names = boston["feature_names"]
defpretty_print_linear
(coefs, names = none, sort = false):
if names == none:
names = ["x%s" % x for x in range(len(coefs))]
lst = zip(coefs, names)
if sort:
lst = sorted(lst,  key = lambda x:-np.abs(x[0]))
return
" + ".join("%s * %s" % (round(coef, 3), name)
for coef, name in lst)
lasso = lasso(alpha=.3)
lasso.fit(x, y)
print
"lasso model: ", pretty_print_linear(lasso.coef_, names, sort = true)

可以看到，很多特徵的係數都是 0 ，如果繼續增加alpha的值，得到的模型就會越來越稀疏

隨機森林具有準確率高、魯棒性強、易於使用等優點，隨機森林提供了兩種特徵選擇的方法：mean decrease impurity和mean decrease accuracy

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import randomforestregressor
import numpy as np
#load boston housing dataset as an example
boston = load_boston()
x = boston["data"]
y = boston["target"]
names = boston["feature_names"]
rf = randomforestregressor()
rf.fit(x, y)
print
"features sorted by their score:"
print sorted(zip(map(lambda x: round(x, 4), rf.feature_importances_), names), 
reverse=true)

參考：

XML建模整個流程

一包名命名規範網域名稱反寫專案名稱模組名稱例如二怎樣去建模呢？1.需要將xml中所有的標籤都要進行建模有多少個標籤就建多少個實體類 2.在建模時，從裡到外建，原因是外層依賴內層三命名規範 forwardmodel 帕斯卡作用於類名 forwardmodel 駝峰作用於屬性...

一 TensorFlow的建模流程

儘管tensorflow設計上足夠靈活，可以用於進行各種複雜的數值計算。但通常人們使用tensorflow來實現機器學習模型，尤其常用於實現神經網路模型。從原理上說可以使用張量構建計算圖來定義神經網路，並通過自動微分機制訓練模型。但為簡潔起見，一般推薦使用tensorflow的高層次keras介面來...

風控建模整體流程

1.確定建模目的在信貸領域中建立風控模型是為了找出可能會逾期的客戶，根據逾期的可能性和資金的鬆緊程度選擇是否放貸。在支付領域建立風控模型是為了找出可能存在非法經營的商戶，保證商戶沒有違法經營。2.確定好壞樣本邏輯在信貸領域中逾期大於x期不同公司取值不同的客戶定義為壞客戶 1 從未逾期的客戶定...

建模方法流程

XML建模整個流程

一 TensorFlow的建模流程

風控建模整體流程

相關推薦